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走进DOMARK智能手机影像测试基准第五版
  • DXOMARK
    • 2023-07-27
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自DXOMARK智能手机影像分数创建以来,短短十多年时间里,影像测试基准已经经历了五次更新,我们已将智能手机影像的整体得分分为多个细项得分。截至今日,DXOMARK手机影像总分包括五个子分数,分别为:照片、视频、变焦、预览和散景。其中包含七个图像质量属性评鉴:曝光、色彩、自动对焦、纹理、噪点、伪像,以及在视频性能中额外增加的防抖性能。

对于上述七个图像质量属性,我们将分为上下两篇进行深度解析。


 曝光 

“曝光”项目旨在测量摄像头如何根据拍摄对象和背景亮度进行适当的调整和拍摄,与图像的合适照明级别以及由此产生的对比度一样重要。测试此属性时,我们特别关注高动态范围条件,并检查摄像头拍摄场景从最亮到最暗部分的细节的能力。

条件和难题

我们设置实验室装置,以评鉴智能手机摄像头在从低光 (1勒克斯) 到高光条件 (1,000勒克斯) 的各种情况下的曝光性能。我们还创造了如逆光场景下的人像等难处理的照明条件,或类似森林中的阳光等明暗区域之间存在巨大差异的难题。我们借由许多精心设计的户外、室内、低光或夜间自然场景来补充实验室的评鉴。

评鉴

我们评鉴场景或面部曝光、动态范围、对比度和曝光在连拍中的可重复性。我们使用L*亮度和局部对比度保留平均信息量以及局部对比度质量指标作为客观测量。在感知方面,我们使用质量标尺来覆盖感知的测标曝光、暗部或亮部剪切是否存在,以及对比度。特别是,我们使用了多种多样的人像场景,并使用各种肤色的模特来更好地评鉴皮肤的曝光度呈现。


色彩 

色彩属性测量摄像头在各种照明条件下再现色彩的准确程度,并涵盖演色性在观众眼中的悦目程度。一如曝光度,良好的色彩表现几乎对于每个人来说都很重要,特别是风景和旅行照片更需要仰赖宜人的场景和风景效果,人像照片的好坏也在极大程度上取决于宜人的肤色呈现。

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ANALYZER中用于色彩评鉴的COLORCHECKER图表

条件和难题

我们拍摄专业级的标准色彩图表(色卡、灰色图表等)的组合来测量演色性。我们布置了经过仔细校准的自定义实验室场景,以及各种条件下的自然场景。在实验室中,我们使用一个闭路系统来控制照明,以确保正确的光照水平和色温。照明条件的范围则介于极低光到户外条件。我们将自然场景分为人像和非人像。

评鉴

测试色彩时,我们评鉴摄像头估计白平衡的好坏程度和可重复性,然后评鉴它在场景中呈现悦目色彩的能力。客观测试总是从a*b*测量值的平均值和标准偏差开始。我们的一系列感知评鉴会考察白平衡的准确性和稳定性、肤色和演色性、是否存在色彩伪像或可以观察到色彩渐晕。在DXOMARK2022影像基准中,我们对摄像头用户进行了全面的咨询性研究后,更新了可接受的色彩再现的范围。

我们评鉴可接受的范围旨在尊重摄像头制造商的标志性演色性,因为它是许多公司的重要卖点,这也是个人喜好问题。例如,一些摄像头刻意使微弱的钨丝灯光线下的色彩略偏暖色,以传达这种灯光所产生的气氛,我们不会因此而对其扣分。有些摄像头的色彩再现与历史悠久的电影年代的行业标准保持一致,我们不会对它们扣分。在我们基准的最新版本中,色彩评鉴还考虑了人类视觉系统(HVS)在不同亮度级别或照明色温下如何感知色彩。



自动对焦 

自动对焦属性旨在测量摄像头在不同照明条件下可以用多快的速度来针对拍摄对象进行对焦,以及对焦的准确度。任何拍摄动态模式的人都知道,对拍摄对象及时进行对焦并拍出想要的图像并不是件容易的事儿。

条件和难题

我们的实验室装置旨在再现两个主要场景:家庭和风景。此装置通过一组移动物体突破了自动对焦的极限。为了重现手持运动,我们使用了一个根据实际人体测量值校准的机器人平台。我们再次在这里探索各种照明条件。在测量自动对焦性能时,我们使用离摄像头几厘米远的图表,隐藏无限远的场景,并在每次拍摄前对摄像头进行散焦,然后测量关闭图表消失、我们的机器人按下快门,和摄像头拍摄图像之间的确切时间间隔,并记录快门时间。除了 Analyzer LED Universal Timer 外,我们还创建了一个人造快门触发器和多光束系统,以确保自动对焦测量的准确性。

评鉴

我们测量摄像头自动对焦的准确性和速度,自动对焦锐度和时滞测量是我们客观测量的核心。我们还计算了失败次数(失焦图像)与拍摄次数的对比。在感知评鉴方面,我们查看了数百个场景并评鉴摄像头是否很好地跟踪和对焦摄影对象(拍摄对象的面部、近平面、中间平面或远平面,具体取决于场景)。我们在2017年推出了快门时滞评鉴基准,这仍然是DXOMARK最具标志性的测量之一,许多影像行业的人都将其作为参考基准。我们在两大主轴上评鉴自动对焦性能:快门时滞和锐度,前者以秒为单位,代表自动对焦的速度;后者代表自动对焦的准确性。

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四台设备在低光条件下的测量结果(5 勒克斯,手持,500 毫秒延迟)

在这些测量中,我们提取了上图所示的四个指标,并将其用于计算自动对焦的客观分数:

1.被摄体的平均清晰度:被摄体始终清晰对焦至关重要,因此清晰度应该至少高于90%。

2.清晰度的重复性:该指标应尽可能接近0。

3.平均时滞显示设备拍摄图像的速度:应该尽可能短;点离蓝色虚线越近越好。如果不是这种情况,可能会错过您试图拍摄的关键时刻,尤其是儿童或体育运动等快速移动的被摄体。

4.时滞重复性也应尽可能接近0,以便用户可以预测。

后续的下篇中,我们将会解析纹理、噪点、伪像和视频防抖。



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